Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和 自动化测试 。
Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider、sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
Scratch,是抓取的意思,这个Python的爬虫框架叫Scrapy,大概也是这个意思吧,就叫它:小刮刮吧。
Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下:
Scrapy主要包括了以下组件:
Scrapy运行流程大概如下:
安装
因为python3并不能完全支持Scrapy,因此为了完美运行Scrapy,我们使用python2.7来编写和运行Scrapy。
注:windows平台需要依赖pywin32,请根据自己系统32/64位选择下载安装,https://sourceforge.net/projects/pywin32/
其它可能依赖的安装包:lxml-3.6.4-cp27-cp27m-win_amd64.whl,VCForPython27.msi百度下载即可
基本使用
1、创建项目
运行命令:
2.自动创建目录的结果:
文件说明:
注意:一般创建爬虫文件时,以网站域名命名
3、编写爬虫
在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件
示例代码:
备注:
4、运行
进入p1目录,运行命令
格式:scrapy crawl+爬虫名 –nolog即不显示日志
5.scrapy查询语法:
当我们爬取大量的网页,如果自己写正则匹配,会很麻烦,也很浪费时间,令人欣慰的是,scrapy内部支持更简单的查询语法,帮助我们去html中查询我们需要的标签和标签内容以及标签属性。下面逐一进行介绍:
示例代码:
注:urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) ,接收文件路径和需要保存的路径,会自动去文件路径下载并保存到我们指定的本地路径。
6.递归爬取网页
上述代码仅仅实现了一个url的爬取,如果该url的爬取的内容中包含了其他url,而我们也想对其进行爬取,那么如何实现递归爬取网页呢?
示例代码:
即通过yield生成器向每一个url发送request请求,并执行返回函数parse,从而递归获取校花图片和校花姓名学校等信息。
注:可以修改settings.py 中的配置文件,以此来指定“递归”的层数,如: DEPTH_LIMIT = 1
7.scrapy查询语法中的正则:
语法规则:Selector(response=response查询对象).xpath(‘//li[re:test(@class, “item-d*”)]//@href’).extract(),即根据re正则匹配,test即匹配,属性名是class,匹配的正则表达式是”item-d*”,然后获取该标签的href属性。
选择器规则Demo
获取响应cookie
更多选择器规则:http://www.baby98.cn/
8、格式化处理
上述实例只是简单的图片处理,所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据(获取页面的价格、商品名称、QQ等),则可以利用Scrapy的items将数据格式化,然后统一交由pipelines来处理。即不同功能用不同文件实现。
items:即用户需要爬取哪些数据,是用来格式化数据,并告诉pipelines哪些数据需要保存。
示例items.py文件:
即:需要爬取所有url中的公司名,title,qq,基本信息info,更多信息more。
上述定义模板,以后对于从请求的源码中获取的数据同样按照此结构来获取,所以在spider中需要有一下操作:
上述代码中:对url进行md5加密的目的是避免url过长,也方便保存在缓存或数据库中。
此处代码的关键在于:
上述代码中多个类的目的是,可以同时保存在文件和数据库中,保存的优先级可以在配置文件settings中定义。
总结:本文对python爬虫框架Scrapy做了详细分析和实例讲解
作者:yangjiyue 来源:http://www.cnblogs.com/yangjiyue/p/7821785.html